吴蒙

摘 要：为满足客户需求，提高车型的驾驶乐趣，下一代车型将采用全新的底盘架构。本文通过运用六西格玛设计方法，结合基于车辆动力学性能分解技术参数优化工具，完成全新四连杆后悬架车辆动力学性能的前期开发，验证前期开发中优化设计结果的有效性。

关键词：六西格玛;四连杆后悬架车;动力性能设计

六西格玛设计是信息驱动的六西格玛系统方法，产品早期开发过程通过强带哦缩短设计周期，实现高效能的产品开发过程。在产品新一代车型的全新底盘架构开发中，为获得更好的市场口碑，运用DFSS方法进行全新底盘架构的四连杆后悬架设计。DFSS实施包括机会识别，定义要求，概念开发，优化与验证等阶段。根据收集的客户需求，转化为设计语言，定义新一代车型的设计方案。在定义要求阶段，将客户需求转化为整车技术要求，实现自上而下的目標定义过程。使用普氏选择工具，从性能，质量与市场竞争力分析，确定初始布置方案。运用基于整车动力学性能分解技术多目标优化工具，找到满足设计要求的参数配置，八婆了敏感性分析等重要步骤。通过虚拟分析优化结果的有效性。

一、六西格玛法简介

1.6Σ的概念

六西格玛包括DMAIC与DMADV，DMAIC是对低于六西格玛规定的项目进行定义，分析及控制过程，DMADV是对试图达到六西格玛质量的新产品进行定义，分析及验证的过程。六西格玛可以使营运成本降低，材料浪费减少，顾客满意度增加，要达到六西格玛标准，需要很长长时间才能实现[1]。

2.6Σ的特点

六西格玛实施对需要改进的流程进行区分，优先对需改进的流程改进，六西格玛核心是追求零缺陷生产，降低成本，提高市场占有率，6Σ管理着眼于产品质量，关注过程的改进。为达到6Σ，首先要制定标准，跟踪操作与标准的偏差，最终形成使每个环节不断改进的简单流程标准。6Σ管理是持续性质量改进方法，具有对顾客需求高度关注，高度依赖统计数据，重视改善业务流程，突破管理，倡导无界限合作等特征。

3.实施6Σ管理的作用

实施6Σ管理能够提升企业管理的能力，节约企业运营成本，增加顾客价值，改进服务水平。6Σ管理以数据为驱动器，以往企业对管理的理解更多停留于书面上，6Σ将其转化为实际有效的行动，6Σ管理的实施已成为介绍高品质创新产品的必要战略[2]。

企业所有的不良品会被废弃或重新返工，执行3Σ管理标准的公司直接与质量有关的成本占销售收入的10%，6Σ管理实施使霍尼韦尔公司一年节约成本6亿美元。实施6Σ管理可使企业了解顾客需求，公司了解顾客的需求，通过采用6Σ管理原则减少随意性，提高顾客满意度。

6Σ管理可以用以改善服务流程，传统管理方式下，人们工作处于被动状态，通过实施6Σ管理，企业员工工作效率更高，员工重视质量及顾客需求，通过参加培训掌握规范化的问题解决方法。员工能专心工作，减少消防救火式活动。

二、六西格玛法在车辆动力性能的设计

1.DFSS实施前期阶段

上一代车型有着不错的市场表现，通过市场调研发现消费者关注车辆行驶中获得较好的操控感受。要求在车辆动力学意义的舒适性实现更好的平衡，目前扭杆梁后桥不能很好的兼顾操控性与舒适性，四连杆后悬对纵侧乡里能更好的实现解耦，能很好的保证操控性能的要求。成为一种很好的解决方案。

在定义阶段，结合客户需求，对新一代车型在车辆操控上的定位，先进行竞争车型的主观驾驶评估。将客户感知转换为工程开发主观感受，识别新一代车型在 车辆动力学性能的单一竞争车，定义下一代车型在主观感知图中的位置。

将主观感觉转化为对应的客观指标，制定下一代车型的整车级技术指标。按照悬架系统开发流程，制定出四连杆后悬架操控性指标目标值，完成技术指标的分解。悬架子系统级的技术指标目标值设定保证整车级技术指标目标的实现。如何保证悬架子系统级的技术指标目标实现，成为车辆动力学性能正向开发的关键环节。

2.优化设计

针对确定的四连杆后悬架选型，对四连杆悬架硬点及衬套刚度进行优化设计，找出符合设计目标要求的最优组合。

优化开始前，需明确优化涉及的控制因子，及约束范围。以便选择优化策略。根据四连杆悬架结构形式，选定控制因子包括硬点坐标变量18个，共31个设计变量作为控制因子。根据当前变量规模，将问题定义为多参数目标的优化目标。需找出目标影响最显著的部分控制因子。对筛选后的控制因子进行优化分析。达到提高问题解决效率的目的。

采用业界领先的多学科优化平台iSight，及计算机后处理平台Matlab搭建针对此问题的自动化参数优化工具。

因参与优化设计的控制因子为31个，如采用正交是研发费，正交表与计算规模较大，拉丁方设计具有有效的空间填充能力，拉丁方设计用同样的点数可研究更多的组合，实验次数可人为控制。

拉丁方设计随水平的增加，可能存在丢失设计空间的可能性，最优拉丁方改变了拉丁方设计的均匀性，具有很好的空间填充性，有效控制了实验规模。结合本文中控制因子规模较大的实际情况，最优拉丁方设计规模控制具有较大的优势。采用最优拉丁方进行控制因子敏感性分析，试验次数=水平数=31+1=32。

根据敏感性分析结果，对响应按敏感度取前三个控制因子汇总。硬点对目标参数的影响大于衬套刚度对目标参数的影响，应先考虑优化硬点坐标，如改变赢点坐标能满足设计要求，衬套刚度沿用初始选择。筛选出前束杆内点X，Y，Z坐标，外点X，Z坐标，外倾杆内点Z坐标，外点X，Z坐标。

3.优化分析

本文选取的控制因子变化范围较大，如采用响应面近似模型优，近似模型效果不好。目标函数与优化变量间有较强的非线性的多目标优化问题，通常采用基于遗传进行优化策略的全局搜索法。

选择种群个体数为20，交叉概率0.9，优化目标参数值收敛至约束范围内。可得到多组满足目标设定的优化结果。考虑空间布置的因素，在尽量多的硬点位置不更改的前提下，选定以下一组为实际工程最优解。

将优化后的参数带回车辆动力学模型计算，检验优化后的参数是否满足优化目标，优化后的结果仿真模型能满足设计定义的目标要求，仿真结果能与样车测试结果很好的吻合，证明设计有效的指导了车辆动力学性能的开发。

结语

经过竞争车的主观评估，与车辆动力学目标建立，到悬架的选型设计优化，使用DFSS 的方法研究四连杆后悬架硬点的敏感性，优化后参数满足目标要求。本次四连杆悬架设计采用优化软件Isight，多体建模软件Altair联合仿真优化，通过虚拟分析验证，证明前期优化设计的结果满足目标设定要求。

参考文献

[1]俞钟行.六西格玛管理DOE某案例的改进[J].上海质量，2019（02）：53-56.

[2]栾凯.四连杆式摩托车后悬架的动力模型与最佳设计[J].摩托车技术，1989（01）：12-18.

（作者单位：江铃汽车股份有限公司）